## KLASIFIKASI TINGKAT KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP FASILITAS PADA FTIK UNIVERSITAS DHARMAWANGSA MEDAN DENGAN ALGORITMA NAIVE BAYES
Medi Hermanto Tinambunan 1 , Alfiansyah Hasibuan 2 , Sri Wahyuni 3* , Arif Sobirin Wibowo 4
1,2 Fakultas Teknik, Universitas Negeri Manado
3 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Universitas Dharmawangsa
4 Fakultas Ilmu Sosial dan Hukum, Universitas Negeri Manado
Email: meditinambunan@unima.ac.id 1 , alfiansyahhasibuan@unima.ac.id 2 , sriwahyuni15jun@dharmawangsa.ac.id 3 , arifwibowo@unima.ac.id 4
Corresponding Author : sriwahyuni15jun@dharmawangsa.ac.id*

## ABSTRACT
Facilities are a support for the implementation of a process in a business in this case the Dharmawangsa University campus, by increasing the level of student satisfaction with the facilities  available,  student  comfort  in  learning  will  be  achieved.  This  study  used questionnaire  data  on  70  respondents  who  were  students  of  Dharmawangsa  University. Previously, the questionnaire consisted of 42 questions. After being tested for validity and reliability, 20 questions were obtained. Then from the results of the questionnaire data, a classification of student satisfaction levels will be carried out using one of the algorithms in  data  mining,  namely  Naive  Bayes.  The  results  obtained  by  using  the  rapid  miner application  with  50  training  data  and  19  data  testing  data,  the  results  obtained  are  a classification accuracy of 73.68% with a recall value of 83.33% and a precision of 83.33%, then there are 9 attributes that have a value dissatisfaction is higher than the satisfaction score  given  by  respondents,  this  can  be  a  concern  of  the  leadership  to  improve  these facilities  so  as  to  increase  the  level  of  satisfaction  with  the  facilities  provided  by Dharmawangsa University.
Keywords: Student Satisfaction, Data Mining, Naive Bayes

## PENDAHULUAN
Berdasarkan  informasi  dari  sebuah
halaman  website  katadata.co.id  merilis bahwa pada tahun 2022 jumlah perguruan  tinggi  yang  ada  di  Indonesia berjumlah 3.107 yang tersebar diseluruh wilayah Indonesia, 125 merupakan PTN dan 2.982 merupakan PTS artinya bahwa 95.97%  dari  total  seluruh  Perguruan Tinggi  adalah  PTS  [1],  hal  ini  dapat
menjadi acuan bagi Universitas
Dharmawangsa untuk dapat mewujudkan visi  2045  yaitu  menjadikan  kampus world class university dan berdaya saing
[2], tentunya hal ini tidak terlepas dari hal mendasar yaitu fasilitas, fasilitas
merupakan  sebuah  hal  yang  sangat penting  pada  perguruan  tinggi,  fasilitas juga  menjadi  salah  satu  indikator penilaian  dalam  menentukan  akreditasi, fasilitas  juga  dapat  digunakan  sebagai salah satu bagian dari promosi perguruan tinggi  untuk  meningkatkan  minat  calon mahasiswa  mendaftar  pada  Universitas
Dharmawangsa Medan, Perguruan
Tinggi  sebagai  penyedia  jasa  sebaiknya
harus mampu untuk memberikan layanan
terbaik kepada mahasiswa. Karakteristik pelayanan  salah  satunya  adalah tangible atau  berwujud,  dalam  hal  ini  yang dimaksud  adalah  fasilitas,  pada  fakultas teknik  sangat  identik  dengan  peralatan laboratorium,  perpustakaan,  keamanan 24 jam, ruang ibadah, ruang perkuliahan, ruang  auditorium,  bengkel,  kantin, lapangan  olahraga,  area  parkir,  dan
career  development  center yang  biasa disingkat  dengan  CDC.  Setiap  fasilitas ini merupakan hal mendasar yang sangat diinginkan  oleh  setiap  mahasiswa  untuk
meningkatkan kenyamanan dalam pembelajaran. Tingkat kepuasan merupakan salah satu hasil feedback dari mahasiswa terhadap kenyataan yang ada dibandingkan  dengan  yang  diharapkan [3].  Penelitian  ini  sangat  penting dilakukan  guna  untuk  meningkatkan kepuasan  mahasiswa  terhadap  setiap fasilitas yang disediakan oleh Universitas Dharmawangsa  dan  untuk  menjadi perhatian  oleh  setiap  jajaran  pimpinan agar  dapat  memperbaiki  fasilitas  atau bahkan  menambahkan  fasilitas  baru untuk  mengikuti  perkembangan  sesuai dengan  tujuan  dari  fakultas  teknik  yaitu menjadi  kampus  enterpreneur  terbaik dikota  Medan,  Mahasiswa  merupakan salah  satu  stakeholder  paling  utama  dan berperan  penting  dalam  perkembangan Universitas  Dharmawangsa  maka  sudah sebaiknya kampus mampu menyediakan setiap fasilitas yang mengikuti perkembangan dunia enterpreneur [4] hal ini  sangat  perlu  menjadi  perhatian  dan untuk dilakukan agar Universitas
Dharmawangsa  semakin  dikenal  oleh banyak  lapisan  masyarakat  dengan informasi kepuasan yang didapatkan oleh mahasiswa.

## METODE PENELITIAN
3.1 Pengumpulan Data
Sumber  data  yang  digunakan  berasal
dari  kuesioner  yang  diberikan  pada
mahasiswa, pada saat pembuatan pertanyaan  untuk  kuesioner  ada  42 pertanyaan, kemudian dari setiap pertanyaan  tersebut  maka  dilakukan  uji validitas  dan  uji  reliabilitas,  dalam pengujian  ini  digunakan  instrumen berdasarkan persepsi mahasiswa, adapun skala  pengukuran instrument  yang digunakan  adalah  skala  likert.  Skala likert  merupakan  sebuah  skala  yang sering  digunakan  untuk  pengukuruan kuesioner  dalam  riset  sebuah  survei, berikut  ini  adalah  tabel  skala  liker  yang digunakan [5]:
Tabel 1. Skala Likert yang digunakan Persepsi Pengukuran Bobot Sangat Memuaskan (SM) 5 Memuaskan (M) 4 Cukup Memuaskan (CM) 3 Kurang Memuaskan (KM) 2 Tidak Memuaskan (TM) 1 Uji  validitas  dilakukan  dengan  cara menghitung korelasi antar setiap pertanyaan  menggunakan  aplikasi  SPSS pada  menu correlate kemudian  memilih
bivariate ,  kemudian  didapatkan  20
pertanyaan  yang  bernilai  valid  dengan rata-rata  nilai  r hitung =  0,774  dan  r table
=0,444 dengan n = 20 dan taraf signifikan sebesar  0,05.  Maka  didapatkan  hasil
bahwa  r hitung >  r table sehingga  instrumen dapat dikatakan reliabel untuk digunakan. Berikut ini adalah pertanyaan
yang digunakan pada kuesioner;
Tabel 2. Pertanyaan Kuesioner Inisialisasi Pertanyaan P1 Ruangan perkuliahan yang tertata dengan bersih, dan rapi P2 Sarana belajar yang tersedia di ruang kuliah tercukupi. P3 Laboratorium yang sesuai dengan kebutuhan keilmuan mahasiswa P4 Ketersediaan buku referensi yang di perpustakaan P5 Tersedianya jaringan internet yang memadai P6 Sistem informasi yang ada jelas dan mudah digunakan P7 Ruang kuliah tertata dengan rapi ,bersih dan nyaman P8 Ruang kuliah sejuk, kursi cukup dan nyaman P9 Sarana pembelajaran yang tersedia diruang kuliah (Spidol, Penghapus, Infokus, papan tulis dll) P10 Penataan meja, kursi mahasiswa Fakultas Teknik Ilmu Komputer (FTIK) P11 Ketersediaan buku, jurnal di perpustakaan Fakultas Teknik Ilmu Komputer (FTIK) P12 Kelengkapan Laboratorium komputer, Laboratorium Bahasa dan Sirkulasi udara di ruang laboratorium. P13 Fasilitas   kamar   kecil   yang disediakan cukup dan bersih untuk mahasiswa Fakultas Teknik Ilmu Komputer (FTIK) P14 Fasilitas    ibadah    yang    dapat dipergunakan    oleh mahasiswa Fakultas Teknik Ilmu Komputer (FTIK) P15 Ketersediaan ruang terbuka untuk diskusi Mahasiswa Fakultas Teknik Ilmu Komputer (FTIK) P16 Ketersediaan lahan parkir untuk kendaraan P17 Akses data yang dibutuhkan mudah P18 Ruang baca di perpustakaan nyaman untuk membaca P19 Aksesibilitas penggunaan alat laboratorium memadai dan memiliki fleksibilitas dalam menggunakannya
P20 Kapasitas laboratorium memadai 3.2 Data Mining Data mining merupakan
penambangan  atau  ekstraksi  data  yang tersembunyi  dari  data  yang  besar  [6].
Data  mining  bisa  dikatakan  sebuah potensi  yang  besar  dimasa  yang  akan datang  pada  perusahaan  yang  bergerak pada  pengolahan  data  penjualan  untuk menentukan perilaku  konsumennya  [7]– [13].

## 3.3 Naive Bayes
Naive  Bayes merupakan  metode pengelompokan probabilitas serta statistik yang diperkenalkan oleh Thomas
Bayes  [14].  Berikut  ini  adalah  rumus yang  digunakan  dalam  penyelesaian algoritma naive bayes :
𝑃(𝐻|𝑋) = 𝑃( 𝑋 | 𝐻 )∗𝑃(𝐻) 𝑃(𝑋)
(1)
Keterangan:
X  :  Data  dengan class yang  tidak
diketahui
H  :  Hipotesis  bersumber  dari  data  suatu
class secara spesifik
P(H|X)  :  Nilai  probabilitas  hipotesis  H
berdasarkan kondisi tertentu X
(posteriori probabilitas)
P(H) : Probabilitas dari hipotesis H (prior
probabilitas) P(X|H)  :  Nilai  probabilitas  hipotesis  X berdasarkan kondisi tertentu H P(X) : Nilai Probabilitas X Selanjutnya  rumus  naive  bayes  tersebut dilakukan penjabaran (C|X 1 ....,X n ) dengan menggunakan aturan pada perkalian sebagai berikut:
P(C|x1,......,xn =   P C P x ,....., x | C ( ) ( 1 n ) =   P(C)P(X1|C)P(X2,….,Xn|C,X1) =
(C)P(X1|C)P(X2|C,X1)P(X3,...Xn|C, X1,X2 (C)P(X1|C)P(X2|C,X1)P(X3|C,X1,X 2)P(X4,....,Xn|C,X1,X2,X3)P(C) =  P(X1|C)P(X2|C,X1)P(X3|C,X1,X2)... P(Xn| C,X1,X2,X3,.....Xn-1..... (2) Semakin kompleks faktor yang
mempengaruhi probabilitas maka
semakin tidak mungkin dilakukan perhitungan  satu  persatu  maka  dengan asumsi  tersebut  diperlukan  persamaan sebagai berikut:
𝑃(𝑋 𝑖 |𝑋 𝑗 ) = 𝑃(𝑋 𝑖 )𝑃(𝑋 𝑗 ) 𝑃(𝑋 𝑗 ) = 𝑃(𝑋 𝑖 ∩  𝑋 𝑗 𝑃(𝑋 𝑗 ) = 𝑃(𝑋 𝑖 )
Untu k i ≠ j, maka;
𝑃(𝑋 𝑖 |𝐶, 𝑋 𝑗 ) = 𝑃(𝑋 𝑖 |𝐶) (3)
Berdasarkan  persamaan  2  dan  3  maka dapat ditarik kesimpulan bahwa terdapat asumsi  independensi  membuat  syarat dalam perhitungan untuk menjadi bentuk yang  lebih  sederhana,  maka  selanjut
dilakukan
penjabaran untuk disederhanakan menjadi;
𝑃(𝑋 2 |𝐶)𝑃(𝑋 3 |𝐶). . . 𝑃(𝐶|𝑋 1 , … . 𝑋 𝑛 ) = 𝑃(𝑋 1 |𝐶) =   ∏ 𝑃(𝑋 𝑖 |𝐶) 𝑛 𝑖=1 (4)
Keterangan:
∏ 𝑃(𝑋 𝑖 |𝐶) 𝑛 𝑖=1 = Perkalian  ranting  antar atribut
Kemudian  untuk  klasifikasi  data  bentuk
continue atau  data  berupa  angka  maka digunakan  rumus  Gaussian  dengan  2 parameter  yaitu  mean  dan  varian  ,
dapat dilihat pada rumus berikut ini;
𝑃(𝑋 𝑖 = 𝑋 𝑖 |𝐶 = 𝑐 𝑗 ) = 1 √2𝜋𝜎𝑖𝑗 𝑒𝑥𝑝 (𝑥𝑖−𝜇𝑖𝑗)2 2𝜎2𝑖𝑗
(5)
Keterangan:
𝑋 𝑖 : Atribut ke i P : Peluang C : Kelas yang dicari C i : Sub kelas Y yang dicari  :  Menyatakan  rata-rata  seluruh atribut 
: Deviasi standar
Pada  algoritma  naive  bayes  data  mining terdapat  dua  jenis  data  yang  digunakan yaitu  data  latih  dan  data  uji,  semakin banyak  data  latih  yang  digunakan  maka semakin  tinggi  baik  prediksi  yang  akan didapatkan  [15],  berikut  ini  adalah persamaan yang digunakan untuk menghitung  probabilitas  prior  untuk setiap sub kelas;
𝑃(𝐶 𝑖 ) = 𝑆 𝑖 𝑠 (6)
Keterangan:
S i :  Jumlah  data  training  pada
kategori C i s : Jumlah total data training 3.4 Klasifikasi Klasifikasi merupakan sebuah
proses dari mencari suatu kelompok atau
himpunan  sebuah  model          ( function ) yang     dapat     mendeskripsikan     dan
mengelompokkan  setiap  kelas  data, dengan  tujuan        model  tersebut  dapat digunakan  untuk  melakukan  prediksi terhadap  objek  yang  masih  belum diketahui [16].

## HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Penentuan Kriteria dan Alternatif
Dari hasil yang didapatkan pada saat pengumpulan data maka akan digunakan untuk  training  dan  testing  pada  aplikasi rapid miner, berikut ini adalah data yang digunakan untuk training;
Tabel 3. Data Training Responden P1 P2 ... Tanggapan Akhir R1 CM CM ... Puas R2 M M ... Puas ... ... ... ... ... R50 KM  KM ... Tidak Puas
Kemudian  terdapat  19  data  yang digunakan untuk melakukan testing data pada rapid miner, berikut ini adalah data testing yang digunakan;
Tabel 4. Data Testing Responde n P1 P2 .. . Tanggapa n Akhir R1 M M .. . Puas R2 K M K M .. . Puas ... ... ... .. . ... R19 C M M .. . Puas

## 3.2 Pengujian dengan Rapid Miner
Setelah  didapatkan  data  training maka  selanjutnya  dilakukan  training menggunakan  rapid  miner,  kemudian setelah  dilakukan  training  selanjutnya dilakukan pengujian menggunakan dataset  testing  yang  sudah  disediakan sebanyak  19  responden,  berikut  ini adalah hasil dari pengujian;
Tabel 5. Hasil Klasifikasi Rapid Miner Keterangan Nilai Puas Tidak Puas Precision 83,33% 57,14% Recall 83,33% 66,67% Akurasi  yang  didapatkan  berdasarkan
perhitungan performance pada  rapid
miner  didapatkan  sebesar  73,  68%.
Berikut ini adalah hasil dari probabilitas berdasarkan data training yang didapatkan  pada  setiap  pertanyaan menggunakan rapid miner; Tabel 6. Nilai Probabilitas Kuesioner Pertanyaan Puas Tidak Puas P1 0,47 0,66 P2 0,38 0,33 P3 0,4 0,64 P4 0,4 0,32 P5 0,34 0,64 P6 0,43 0,66 P7 0,48 0,66 P8 0,44 0,64 P9 0,31 0,32 P10 0,44 0,64 P11 0,38 0,66 P12 0,42 0,32 P13 0,42 0,02 P14 0,64 0,32 P15 0,48 0,02 P16 0,5 0,32 P17 0,42 0,02 P18 0,4 0,02 P19 0,38 0,02 P20 0,34 0,02 Total 8,47 7,25 Dari  hasil  probabilitas  yang  didapatkan menggunakan aplikasi rapid miner maka
didapatkan  8,47  >  7,25  atau  tingkat kepuasan  yang  didapatkan  lebih  tinggi
dari  tingkat  tidak  puas  mahasiswa Universitas Dharmawangsa Medan
terhadap  fasilitas  yang  disediakan  oleh kampus.  Berdasarkan  data  kuesioner
didapatkan  beberapa  hasil  yang  sangat penting  untuk  dilakukan  pembenahan karena  mendapatkan  respon  tidak  puas yang  lebih  tinggi  dibandingkan  tingkat puas  oleh  mahasiswa,  yaitu  pada  ruang kuliah  tertata  bersih  dan  rapi,  pada kuesioner ini mahasiswa banyak memilih tidak  puas  artinya  bahwa  fasilitas ruangan yang disediakan tidak bersih dan rapi,  kemudian  pada  laboratorium  yang relevan dengan kebutuhan keilmuan bagi mahasiswa  memiliki  nilai  tertinggi  pada tidak  puas,  artinya  mahasiswa  merasa tidak  mendapatkan  laboratorium  yang layak  sesuai  dengan  bidang  keilmuan sehingga  memberikan  nilai  yang  tidak puas,  dan  masih  ada  beberapa  kriteria lagi  mendapatkan  nilai  tidak  puas  yang tinggi,  hal  ini  dapat  menjadi  referensi bagi  pimpinan  untuk  meningkatkan fasilitas tersebut agar dapat meningkatkan kepuasan responden
dalam hal ini mahasiswa dalam melakukan  proses  belajar  di  Universitas Dharmawangsa,  semakin  meningkatnya kepuasan  mahasiswa  terhadap  fasilitas yang disediakan oleh Universitas Dharmawangsa maka akan tentunya akan meningkatkan  informasi  positif  tentang kampus  tersebut  terhadap  masyarakat
sehingga, masyarakat akan
mempercayakan  anak  mereka  untuk
menimba ilmu di Universitas
Dharmawangsa.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengolahan data  menggunakan  rapid  miner  dari  50 data  training  dan  19  data  testing didapatkan hasil akurasi sebesar 73,68% dan precision 83,33% dan recall 83,33%
.  Pada  pengolahan  data  yang  telah
dilakukan  didapatkan  terdapat  9  atribut pertanyaan  yang  memiliki  nilai  tidak puas  lebih  tinggi  dibandingkan  dengan nilai puas, hal ini dapat menjadi referensi
untuk pimpinan dalam melakukan
perbaikan fasilitas tersebut untuk
meningkatkan  kembali  tingkat  kepuasan
pada mahasiswa yang ada di Universitas
Dharmawangsa.

## REFERENSI
[1] Cindy  Mutia  Annur,  “Jumlah
Perguruan  Tinggi  di  Indonesia Capai  3.107  Unit  pada  2022,
Mayoritas dari Swasta,” Mar. 01,
2023. https://databoks.katadata.co.id/da tapublish/2023/03/01/jumlah- perguruan-tinggi-di-indonesia- capai-3107-unit-pada-2022- mayoritas-dari- swasta#:~:text=Jumlah%20itu%2 0turun%200%2C25,tinggi%20di %20Indonesia%20pada%202022 . (accessed May 22, 2023). [2] Universitas Dharmawangsa, “Visi, Misi Tujuan dan Sasaran,” May 23, 2022. https://dharmawangsa.ac.id/visi- misi-tujuan-dan-sasaran/ (accessed May 23, 2023).
[3] M. Yusa, A. F. Sofwan Alqap, and N. Hidayati, “ANALISIS TINGKAT KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP PELAYANAN  AKADEMIK  DI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS  BENGKULU,” vol.  18,  p.  103,  2021,  doi: 10.26487/jbmi.v18i2.14104. [4] A.  Natuzzuhriyyah,  N.  Nafisah, and  R.  Mayasari,  “Klasifikasi Tingkat  Kepuasan  Mahasiswa Terhadap  Pembelajaran  Secara
Daring  Menggunakan  Algoritma Naïve Bayes,” 2021.
[5] J. P. Wilayah, D. Kota, D. Taluke, R.  S.  M.  Lakat,  and A.  Sembel, “ANALISIS PREFERENSI MASYARAKAT DALAM PENGELOLAAN  EKOSISTEM MANGROVE DI PESISIR PANTAI KECAMATAN LOLODA KABUPATEN HALMAHERA BARAT,” Jurnal Spasial , vol. 6, no. 2, 2019. [6] S.  Mulyati,  “Penerapan  Data Mining dengan Metode Clustering untuk Pengelompokan Data Pengiriman Burung,” Prosiding Seminar Ilmiah Nasional  Teknologi  Komputer (SENATKOM) ,  vol.  1,  no. Senatkom, pp. 30–35, 2015. [7] S. N. S. S. Sumathi, “Data Mining Tasks  ,  Techniques  ,  and Objectives :,” Studies in Computational Intelligence (SCI) ,  vol.  216,  pp.  195–216, 2006. [8] H. D. Honesqi, “Klasifikasi Data Mining Untuk Menentukan Tingkat Persetujuan Kartu Kredit,” Jurnal Teknoif , vol. 5, no. 2,  pp.  57–62,  2017,  doi: 10.21063/jtif.2017.v5.2.57-62.
[9] E.  D.  Sikumbang,  “Penerapan
Data  Mining  Penjualan  Sepatu Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” Jurnal Teknik Komputer AMIK BSI (JTK) , vol. Vol 4, No., no. September, pp. 1–4, 2018.
[10]  R. Kamal, Iman Mustofa Hendro P,  Tachbir  Ilyas,  “Prediksi Penjualan  Buku  Menggunakan Data  Mining  Di  Pt.  Niaga
Swadaya,” Seminar  Nasional Teknologi Informasi & Multimedia , no. February, pp. 49– 54,  2017,  [Online].  Available: http://ojs.amikom.ac.id/index.php
/semnasteknomedia/article/view/
1712
[11]  J.  Liu et  al. ,  “Data  Mining  and Information Retrieval in the 21st century: A bibliographic review,”
Comput  Sci  Rev ,  vol.  34,  2019, doi: 10.1016/j.cosrev.2019.100193.
[12]  D.  Fitriati et  al. ,  “Data  Mining Dengan Teknik Clustering Dalam
Pengklasifikasian Data Mahasiswa  Studi  Kasus  Prediksi Lama Studi Mahasiswa Universitas  Bina  Nusantara,” Universitas  Stuttgart ,  vol.  2,  no.
1,  pp.  79–93,  2017,  doi:
10.1152/physrev.00015.2003.
[13]  S. Butsianto and N. T. Mayangwulan,  “Penerapan  Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Mobil  Menggunakan  Metode  K- Means Clustering,” Jurnal Nasional Komputasi dan Teknologi Informasi (JNKTI) , vol.
3, no. 3, pp. 187–201, 2020, doi:
10.32672/jnkti.v3i3.2428.
[14]  R.  Rachman,  R.  N.  Handayani, and  I.  Artikel,  “Klasifikasi
Algoritma  Naive  Bayes  Dalam Memprediksi Tingkat Kelancaran Pembayaran Sewa Teras UMKM,” JURNAL INFORMATIKA ,  vol.  8,  no.  2, 2021, [Online]. Available:
http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/in dex.php/ji [15]  M. Siddik, R. Noratama Putri, and Y. Desnelita, “CLASSIFICATION OF STUDENT SATISFACTION ON HIGHER EDUCATION SERVICES  USING  NAÏVE BAYES ALGORITHM,” Journal of  Information  Technology  and Computer Science (INTECOMS) , vol. 3, no. 2, 2020. [16]  A. H. Nasrullah, “IMPLEMENTASI ALGORITMA DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI PRODUK LARIS,” vol. 7, no. 2, 2021, [Online]. Available:
http://ejournal.fikom- unasman.ac.id